Resumen:
Los últimos logros de Claude han arrasado por completo el mundo de la biología y la inteligencia artificial. Hoy, Anthropic publicó un estudio en el que la versión de investigación interna de una proteína diseñada por Claude en realidad capturó veneno de escorpión en un tubo de ensayo.
318.484 diseños de proteínas en 64 horas. 211 fueron enviados al laboratorio y 17 pasaron la prueba combinada.
Al abrir el informe técnico, el primer autor de la lista es
Claude Science
.Diseña proteínas y también analiza datos, traza y redacta informes bajo supervisión humana.
Además, se han hecho públicos los 211 planes de prueba, junto con los datos experimentales.
Lo sorprendente es que la persona que completó este "milagro" era en realidad un grupo de "profesionales" dedicados a las finanzas - Citrini Research.
Cinco analistas, tres de los cuales no tienen ninguna formación científica, llevan a Claude al interior del descubrimiento de fármacos con IA.
El mismo día, OpenAI también entró en la biomedicina y compró Orchestra Bio para ayudar a los científicos humanos a gestionar el desarrollo de fármacos.
Estas dos empresas han luchado desde las matemáticas hasta la física, y ahora el campo de batalla ha cambiado a las ciencias biológicas.
Presupuesto de 200.000 USD
Cinco "legos" desafían el veneno del escorpión
Esta investigación comenzó como un intento transfronterizo por parte de Citrini Research, una institución de investigación de inversiones.
Citrini quería investigar oportunidades de inversión en el campo de las ciencias biológicas y, como de costumbre, acudió a expertos. Como resultado, los juicios que escuché iban desde "la IA no puede crear ningún medicamento importante" hasta "curar todas las enfermedades en cinco años".
Los expertos tenían opiniones diferentes y simplemente decidieron probarlo ellos mismos.
En este equipo de cinco personas, tres de ellas no tienen ningún conocimiento científico. Los otros dos tienen experiencia relevante y no son desarrolladores de fármacos de alto nivel.
Prepararon un presupuesto de 200 000 dólares para el intento, se acercaron a Anthropic y utilizaron modelos de investigación internos con la ayuda del equipo de ciencias biológicas.
Pero el verdadero problema es, con un presupuesto y un tiempo limitados, ¿qué problema médico debería elegirse como objetivo de la investigación?
El equipo finalmente seleccionó a Scorpion Venom.
Según estimaciones, más de 1,2 millones de personas son picadas por escorpiones cada año en todo el mundo, y más de 3250 personas mueren. Los niños son particularmente vulnerables a sufrir lesiones graves.
Muchos pacientes viven en áreas con recursos médicos limitados. La investigación y el desarrollo de nuevos tratamientos son costosos, pero los beneficios comerciales son limitados. Este problema ha sido durante mucho tiempo la falta de inversión.
Los antídotos existentes normalmente se basan en anticuerpos producidos por animales. Citrini demostró uno de los enfoques tradicionales: recolectar veneno de escorpiones, inmunizar a los caballos con una dosis controlada y luego extraer y purificar los anticuerpos del plasma del caballo.
Esta vez, quieren intentar diseñar una pequeña proteína a partir del ordenador, como un clip hecho a medida, para capturar la neurotoxina del veneno de escorpión.
El equipo debe confirmar primero si estas proteínas pueden unirse a la toxina y luego probar más a fondo si pueden desactivar la toxina. Seleccionaron cinco objetivos para estos "clips moleculares": veneno de escorpión de México, Brasil, el norte de África y Oriente Medio.
Posteriormente, los humanos añadieron otro problema difícil: ¿puede la misma proteína capturar múltiples toxinas al mismo tiempo?
Claude primero les recordó que si quieren usar una molécula para absorber las cinco toxinas, la posibilidad de fallar es alta.
El equipo todavía quería arriesgarse e incluyó el objetivo de combinar múltiples toxinas al mismo tiempo en la misión.
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Se enviaron más de 300 agentes
Diseña 318.000 planos en 64 horas
Antes de comenzar el cálculo real, el equipo primero debe convertir el "intento" en una tarea con objetivos claros y ejecutables.
Citrini y el equipo de Anthropic usaron a Claude para pulirlo repetidamente, y el mensaje inicial se hizo cada vez más largo, y finalmente llegó a
alrededor de 35 páginas
. Está escrito qué estudiar, cuáles son las limitaciones y cómo juzgar si vale la pena enviar un valor candidato para su prueba.Después de eso, Claude se hizo cargo de la mayor parte del trabajo informático.
En la primera noche, inició más de 300 subagentes y utilizó más de 300 GPU simultáneas. La búsqueda de literatura, el ajuste de herramientas, la ejecución de predicciones, la selección de candidatos y lotes de tareas se llevan a cabo en la computadora.
Este modelo interno se ejecuta en el entorno de Claude Science y utiliza 12 herramientas de diseño profesionales. Los participantes pueden discutir direcciones de investigación y preguntar las razones de sus elecciones sin tener que operar cada conjunto de software.
Además de los cálculos, hay otra cuestión muy práctica: ¿puede el proveedor fabricar la proteína diseñada?
Entonces, con la autorización y supervisión de otros, Claude redactó y envió un correo electrónico al científico a cargo de adquisiciones en Twist Bioscience, preguntándole sobre la viabilidad de fabricar varios tipos de proteínas complejas.
Claude detuvo temporalmente las ramas de diseño relevantes y esperó a que Twist confirmara los requisitos de fabricación.
Después de que los humanos se fueron, finalmente llegó la respuesta. Claude tomó en consideración las limitaciones de fabricación y siguió adelante con el diseño.
Desde preguntar sobre los requisitos de fabricación del proveedor hasta continuar con el diseño basado en la respuesta, Claude también conectó el trabajo que requirió espera y comunicación.
Después de 64 horas, Claude generó más de 318.000 diseños y examinó 180. Con su ayuda, los humanos agregaron 31 más y finalmente reunieron 211 candidatos para realizar pruebas.
Uno de los candidatos más fuertes, Cn2-B1, no fue seleccionado por Claude hasta el tercer seguimiento del equipo.
En esta ronda de diseño central, los humanos enviaron un mensaje inicial y cuatro seguimientos; Incluyendo discusiones previas y posteriores, revisiones y arreglos experimentales, Citrini registró 367 mensajes.
Esta ronda de cálculos tomó alrededor de 10.000 horas de GPU. Según Citrini, el coste de la potencia informática es de 49.997 dólares.
El diseño ya está en la pantalla. A continuación, el equipo pedirá al laboratorio que pruebe lo que se ha calculado en los casi 50.000 dólares estadounidenses.
17 proteínas pasaron la prueba real y la molécula de triunfo está cerca de los anticuerpos naturales
Para convertir la secuencia de proteínas en la pantalla en una molécula real en un tubo de ensayo, el equipo también tiene que pagar por la síntesis, la producción y las pruebas.
Citrini publicó una captura de pantalla de un recordatorio de devolución de cargo de Twist Bioscience, por un monto de 71.740 dólares estadounidenses.
El miembro del equipo lo publicó en el chat, lo que significa aproximadamente: Parece que Twist ha comenzado a trabajar, jaja.
Sin embargo, estas proteínas candidatas deben elaborarse, purificarse y medirse. Dos instituciones experimentales, Adaptyv Bio y Twist Bioscience, son responsables de la producción y las pruebas, respectivamente.
Los resultados finales mostraron que
17 diseños cumplían con los criterios vinculantes establecidos por el equipo y cubrían cuatro de las cinco toxinas objetivo.
Entre los candidatos calificados, hay 7 para la toxina mexicana Cn2, 4 para las toxinas norteafricanas AaH II y AaH I, y 2 para la toxina de Medio Oriente LqhIII. Ninguno de los diseños de la toxina brasileña Ts1 alcanzó el estándar final.
En cuanto al "plan único para todos" que los humanos insisten en probar, el agua fría que Claude sirvió de antemano se hizo realidad.
Ninguno de los 151 diseños de múltiples toxinas cumple con los criterios de combinar múltiples toxinas al mismo tiempo. Seis de ellos todavía cumplían el estándar para una sola toxina y entraron en la lista final de 17.
El equipo quiere una llave que pueda abrir varias cerraduras. Los experimentos han demostrado que lo que tenemos hasta ahora siguen siendo llaves especiales.
El candidato más fuerte se apodera del veneno del escorpión y surgen pistas sobre su desintoxicación
Entre los 17 candidatos calificados, el desempeño de Cn2-B1 es particularmente llamativo.
En la ventana de observación del experimento, se separó de la toxina objetivo muy lentamente. Esta fuerte combinación lo convierte en uno de los candidatos más dignos para continuar la investigación.
Sin embargo, el hecho de que una proteína se una fuertemente a las toxinas no significa que pueda evitar que las toxinas dañen las células. También es fundamental a qué parte de la toxina se une la proteína.
Las neurotoxinas del veneno de escorpión interfieren con los canales de sodio en las células nerviosas e interrumpen las señales eléctricas. Se ha demostrado que un fragmento de anticuerpo llamado LR neutraliza Cn2 en estudios con ratones.
Los investigadores dejaron que LR ocupara la toxina primero y luego vieron si la proteína diseñada por la IA todavía se podía adherir.
Cuando LR preocupa a la toxina, la unión de la proteína diseñada por la IA a la toxina se inhibe significativamente. Esto sugiere que los dos pueden estar compitiendo por las mismas posiciones de unión o por posiciones adyacentes.
En otras palabras, la proteína diseñada por Claude probablemente capturó un sitio que tiene la oportunidad de bloquear la acción de la toxina.
Esta es una pista importante para la desintoxicación.
Sin embargo, aún no se ha confirmado experimentalmente si estas proteínas candidatas pueden proteger células y animales; Las pruebas de unión actuales también utilizan toxinas recombinantes preparadas en el laboratorio.
Se revelan los 211 diseños, el siguiente nivel está dirigido a la desintoxicación
Ahora, Anthropic ha puesto los 211 diseños presentados, estructuras previstas y datos experimentales en Hugging Face bajo una licencia CC BY 4.0.
Los investigadores que toman el control pueden verificar las predicciones calculadas y los resultados de las mediciones reales uno por uno, avanzar a partir de los candidatos con mejor desempeño y encontrar problemas en diseños deficientes.
En la próxima ronda de investigación, ya tenemos un punto de partida que puede revisarse y verificarse.
Muchas áreas donde se concentran las lesiones por escorpiones carecen de recursos médicos y es difícil obtener suficientes beneficios comerciales de la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos. Quienes más necesitan tratamientos suelen ser los más difíciles de atraer inversiones sostenidas en investigación y desarrollo.
El avance por el que vale la pena luchar en la investigación de la IA es permitir que más investigadores aborden estos problemas largamente olvidados.
Pueden enviar más diseños al laboratorio y utilizar rondas de experimentos para encontrar tratamientos verdaderamente eficaces y asequibles.
Hoy en día, una verdadera revolución tecnológica ha echado raíces en las profundidades del desierto: ayudar a esos niños indefensos picados por escorpiones en la pobreza y la arena amarilla ya no perderán la vida en el futuro porque no pueden permitirse el altísimo precio del suero.
Este es el significado más magnífico y conmovedor del nacimiento de ASI en este mundo.
Materiales de referencia:
https://www.anthropic.com/research/claude-scorpion-toxin-binder-design
https://www-cdn.anthropic.com/31ac578806cffd8b3d92d8affe6edc4c04d502e1.pdf
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